视频|不要迷信算法，会变得无趣( 三 )

很多人认为抖音商业化走在前面是因为广告算法好，但实际上抖音对游戏广告主的包容程度才是隐藏不言的奥秘，他们允许以单个付费用户为单位结算，甚至可以约定“若用户流失则退款”。
然而想靠这个设计留住用户和增长并不现实（字节国内的广告收入趋于停滞已经证明了这件事）。中文互联网的残酷之处在于，任何UI设计都可以在一夜之间被同类产品模仿和复制，只要它被证明是有用的。
在这个机器学习占据主流的时代，全屏的设计就是为了帮助算法更快地去“看”这个世界。
但这并不意味着算法是万能的。因为直到今天，字节都没有办法大规模地侵入长视频领域，即使张一鸣的战略PPT上明明白白地写着“只要在信息分发领域，字节都要用算法来重新做一遍。”
即使抖音的UI设计让他们的算法迭代更快，也不可能做到筛选出人们行为信息中的所有“噪声”。有时，人们希望算法再“聪明”一些，更理解自己；有时，人们并不愿意重复看那些自己感兴趣的内容，也想了解一点公共热点；还有的时候，人们会想培养一些新的潜在兴趣。
事实上，那些乏味重复、引起用户轻微不快的内容才是产品的慢性杀手。如今，这些负面情绪正在抖音的APP里缓慢发酵。
算法今天不是，未来也不可能是万能的。
举一个最直观的例子，不管是我们自己的优爱腾，还是海外那个算法驱动的Netflix，内容消费都是以运营阵地和导航搜索为第一生产力的。
因为决疑成本的巨大差异，长视频至今还保持着传统货架式的消费方式：
最新最热的内容放在首页曝光度最高的轮播栏；用户依赖类目导航去查找想要的内容，比如按照类型、地区、上映时间和评分来选择电影；还有很大一部分消费来自于搜索对应的站外决策。
比如在微博种草了某部电视剧，根据豆瓣评分来选择观看的电影，以及最近身边的朋友们常常聊起的综艺。
毫无疑问，算法在长视频领域依然没有占据主导地位。
三、结语当个性化推荐在某些领域大杀四方之时，我们总会不由自主地假设它占据我们全部信息场景的画面；然而，现实却是一个人在日常生活中接触信息的渠道，远比他自己想象得要更加丰富。
假设一个初级电影爱好者想在周末看一部电影，会有几种可能？
他可能直接打开搜索框，搜索自己喜欢的演员或导演，看看他们还有哪些自己没看过的作品；也可能打开豆瓣，刷一刷有没有自己感兴趣的电影；当然，如果他有一个朋友恰好是发烧级的影迷，他可以直接请对方推荐几部。
事实上，推荐、搜索和社交是满足人们不同需求的互补类工具，它们之间并没有明确的替代关系。
算法与编辑、社交并不对立，也不存在唯一的最优选。就像微信的算法，一定有克服「社交情景崩溃」的成分，而今日头条的内容审核，也聘请了大量的人工编辑。
当我们站在科技与人文的交汇点去看这个世界，会发现每一种新技术都既是包袱又是恩赐，它永远不会是非此即彼的结果，反倒比我们预想中的要更加复杂与深刻。
《楚门的世界》里，创造者对楚门说：“外面的世界跟我给你的世界一样的虚假，有一样的谎言，一样的欺诈。但在我的世界你什么也不用怕，我比你更清楚你自己。”
楚门却说：“You never had a camera in my head!”（你无法在我脑子里装一个摄像机）
尽管楚门的世界是假的，但楚门是真实的。所有计算好的下一刻，是行云流水般的此世光阴。
【参考资料】

取消算法推荐，是技术上的倒退吗？腾讯研究院，2021年
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